Wcześniejszy rozkład w statystykach bayesowskich, który w połączeniu z prawdopodobieństwem daje wynik późniejszy z tej samej rodziny rozkładów.
W algorytmie modelu tematycznego LDA widziałem to założenie. Ale nie wiem, dlaczego wybrał dystrybucję Dirichleta? Nie wiem, czy możemy użyć Uniform Distribution na Multinomial jako
Wiem, że rozkład beta jest sprzężony z dwumianowym. Ale jaki jest koniugat przed wersją beta? Dziękuję
Od jakiegoś czasu staram się zrozumieć ideę sprzężonych priorów w statystyce bayesowskiej, ale po prostu nie rozumiem. Czy ktoś może wyjaśnić ten pomysł w najprostszy możliwy sposób, być może wykorzystując jako przykład „przeor
Niektóre dystrybucje mają sprzężone priory, a niektóre nie. Czy to rozróżnienie to tylko wypadek? To znaczy, robisz matematykę, i to działa w taki czy inny sposób, ale tak naprawdę nie mówi ci nic ważnego o rozkładzie, z wyjątkiem samego faktu? A może obecność lub brak koniugatu wcześniej...
Jak przejść do obliczania tylnej z wcześniejszym N ~ (a, b) po zaobserwowaniu n punktów danych? Zakładam, że musimy obliczyć średnią próbki i wariancję punktów danych i wykonać jakieś obliczenia, które łączą tylną z wcześniejszą, ale nie jestem pewien, jak wygląda wzór...
Czy istnieje wcześniejszy koniugat dla rozkładu Laplace'a ? Jeśli nie, to czy istnieje znane wyrażenie w formie zamkniętej, które aproksymuje tylne parametry rozkładu Laplace'a? Przeszukiwałem całkiem sporo bez powodzenia, więc moje obecne pytanie brzmi „nie” w powyższych pytaniach...
Podczas wnioskowania o macierzy dokładności ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} rozkładu normalnego używanego do generowania NNN wektorów D-wymiarowych x1,..,xNx1,..,xN\mathbf{x_1},..,\mathbf{x_N} xi∼N(μ,Λ−1)xi∼N(μ,Λ−1)\begin{align} \mathbf{x_i} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu, \Lambda^{-1}}) \\ \end{align}...
Czy oprócz użyteczności jest jakieś uzasadnienie epistemiczne (matematyczne, filozoficzne, heurystyczne itp.) Dla używania sprzężonych priorów? A może jest to po prostu tyle, że zwykle jest to wystarczająco dobre przybliżenie i sprawia, że jest o wiele
Poniżej znajduje się fragment wprowadzenia Bolstad do statystyki bayesowskiej . Dla wszystkich tych ekspertów może to być trywialne, ale nie rozumiem, w jaki sposób autor stwierdza, że nie musimy wykonywać żadnej integracji, aby obliczyć prawdopodobieństwo późniejsze dla pewnej wartości ....
Czy estymatory Bayesa są odporne na stronniczość selekcji? Większość artykułów omawiających oszacowanie w dużym wymiarze, np. Dane o sekwencji całego genomu, często porusza kwestię błędu selekcji. Błąd selekcji wynika z faktu, że chociaż mamy tysiące potencjalnych predyktorów, tylko kilka zostanie...
Przykłady: w opisie stanowiska mam zdanie: „Starszy inżynier Java w Wielkiej Brytanii”. Chcę użyć modelu głębokiego uczenia się, aby przewidzieć go jako 2 kategorie: English i IT jobs. Jeśli użyję tradycyjnego modelu klasyfikacji, może on przewidzieć tylko 1 etykietę z softmaxfunkcją na ostatniej...